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并行多智能体研究

infinite-gratitude

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个先进的多智能体研究工具，专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题，能显著加速知识发现和信息整合的过程。

NotebookLM文档查询与管理

PleasePrompto/notebooklm-skill

该技能集成了Google NotebookLM，允许用户使用Gemini查询和分析其上传的文档资料。功能包括管理笔记库（添加、列表、搜索）和处理身份验证。它提供源文档支持的答案和引用，有效减少幻觉，适用于深度研究和知识问答场景。

稀疏自编码器：模型可解释性分析

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。

变换器机制可解释性分析

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。

YouTube 竞品研究

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

收集并分析竞争对手 YouTube 频道、趋势话题与内容空白，用数据驱动的机会、频道指标和结构化报告指导创作者策略。

持久化视频智能分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。

多源深度研究助手

affaan-m/everything-claude-code

使用 firecrawl 与 exa MCP 工具对每个子问题展开多源搜索、深度阅读与引用整理，交付含出处的研究报告，适合竞争分析、尽调或任何需要实证调查的场景。

Exa神经搜索引擎

affaan-m/everything-claude-code

通过 Exa MCP 服务器调度 web_search_exa 与 get_code_context_exa，快速获取最新网页、代码示例、公司与人物情报，满足开发研究、竞品分析与背景调研需求。

研究新颖性核查

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

分析提交的方法描述，并检索近年文献判断其是否已经存在，以免重复研究投入。

Hugging Face 论文检索助手

hugging-face-papers

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Hugging Face 论文页或 arXiv 接口获取 Markdown 内容与结构化元数据，收集摘要、作者、投票、关联模型/数据集/Space 等信息，便于快速总结与分析 AI 研究成果。

Meta 优化研究跳板

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

分析ARIS日志，识别技能指令、默认配置和流程排序的优化机会，基于Meta-Harness理念为外部循环调度提出改进建议。

学术论文审稿助手

academic-paper-review

bytedance/deer-flow

针对论文审稿、研究评估或总结类请求，提供结构化的学术评审分析，涵盖摘要、方法、贡献、文献定位与改进建议，适用于各个研究领域的上传 PDF 或链接资料。

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